多目标跟踪(Multi-Object Tracking, MOT)是计算机视觉领域的一项关键技术，指在连续的视频序列中同时检测并持续跟踪多个运动目标的过程。这项技术需要完成两个核心任务：目标检测（识别当前帧中的目标）和数据关联（将当前检测到的目标与之前跟踪的目标进行匹配）。多目标跟踪系统不仅要处理物体外观变化、遮挡等挑战，还需要维护每个目标的独立身份识别(ID)，确保在整个跟踪过程中身份的一致性。
在自动驾驶领域，多目标跟踪技术的应用至关重要。它能够实时追踪车辆周围的行人、自行车、其他车辆等动态物体，为路径规划和决策系统提供连续、稳定的环境感知数据。例如，当一辆自行车从卡车后方突然变道时，良好的MOT系统能够保持对其身份和轨迹的持续追踪，避免因短暂遮挡导致的误判。当前主流的MOT方法可分为基于检测的跟踪(Detection-Based Tracking)和联合检测跟踪(Joint Detection and Tracking)两大范式，后者通过端到端的方式实现了检测与跟踪的深度整合。